基于NVIDIA强大的Al计算能力，系统内核是一个小巧却功能强大的计算机，它可以让你并行运行多个神经网络、对象检测、分割和语音处理等应用程序， 系统搭载四核cortex- A57处理器，128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR内存，带来足够的Al计算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等
系统框架与AI框架
1. 系统预装ubuntu18.04操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云计算领域效率极高，特别适用于机器学习这样的存储密集型和计算密集型任务。Ubuntun 长期支持版本可以获得 Canonical 官方长达五年的技术支持。Ubuntu 18.04 LTS 还将附带了 Linux Kernel 4.15，其中包含针对 Spectre 和 Meltdown 错误的修复程序。
2. 提供详细的python开源范例程序
根据TIOBE最新排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。国内目前百度指数搜索量已经超越Java，与C++，即将成为国内最受欢迎的开发语言。
Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算，图形开发等领域；Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。python具有 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底；
3. JupyterLab编程
JupyterLab是一个基于Web的交互式开发环境，用于Jupyter笔记本、代码和笔记本、代码和数据.JupyterLab非常灵活配置和排列用户界面，以支持数据科学、科学计算和机器学习中广泛的工作流.JupyterLab是可扩展的和模块化的编写插件，添加新组件并与现有组件集成
4. 多种AI框架
OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架等
一、基本技术参数要求：
1.输入电源：AC 220V±10% 50HZ；
2.输出电源：DC：+5V/4A、+12V/4A, 含瞬时短路保护和过流保护；
3.工作环境：温度-10~+40摄氏度 相对湿度<85%（25摄氏度） 海拔<4000m；
4.装置容量：<0.5 KVA；
5.重 量：约5 KG；
6.外形尺寸：≥610*440*240mm；
7.模块化：实验项目模块化，便于后期升级改造；
8.实验箱体内部包含存储空间，可以妥善存放模块及配件，打开方式为按压弹出；
9.模块PCB厚度不小于2mm, 面板采用黑底白字丝印，实验模块器件均安装在实验箱正面、便于学生识别理解和后期维护；
10.实验箱：外箱采用铝木合金材料，箱体四周安装有尼龙防护垫，结实美观，安全环保；
二、硬件模块配置要求：
1.AI核心系统
1)AI CPU核心：CPU为64位，不少于4核心；
2)AI GPU核心: GPU核心数不少于100个；
3)AI核心扩展：拥有最少4个USB3.0接口，支持HDMI和DP视频接口，一路M.2接口的单路PCIE，并安装有散热风扇；
4)主控操作系统：Ubuntu 18.04 LTS+ROS_Melodic；
5)开发环境（IDE）:JupyterLab；
6)虚拟环境:Anaconda 4.5.4；
7)无线网卡：支持2.4GHz / 5GHz，支持蓝牙4.2；
8)支持一系列流行的 Al 框架和算法， 比如 TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等；
9)系统安装有OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架；
10)可以完成语音情感识别、AI视觉实现垃圾分拣等算法实验；
2.机器人运动学与ROS机器人系统
1)材质：阳极氧化处理铝合金；
2)舵机方案：15Kg*5+6Kg*1智能串行总线舵机；
3)机械臂自由度：5自由度+夹持器，200g有效负载，臂展350mm；
4)摄像头：采用USB接口，30万像素，110度广角摄像头，480P分辨率（600*480）；
5)接口：6个总线舵机接口， PWM舵机接口，i2C接口，除AI核心板外还支持STM32和Raspberry Pi；
6)OLED:显示CPU占用，显示内存占用，显示IP地址等基础信息；
7)支持手机APP（IOS/Android）、PC上位机、PS2手柄（PC端）3种控制方式；
8)PC上位机支持FPV第一视角控制，并显示3D仿真模型，并可以对机械臂进行实时仿真，显示机械臂动作或控制3D图形对机械臂进行控制；
9)支持ROS机器人操作系统；
10)1 个RGB灯；
11)按键：K1+K2键+RESET键；
12)T型供电接口；
13)Mirco USB接口；
14)PS2手柄接收器座；
3.AI听觉系统
1)基于USB接口设计，采用SSS1629音频芯片，免驱动，多系统兼容;
2)板载两个高质量MEMS硅麦克风，可左右声道录音，音质更佳；
3)板载标准3.5mm耳机接口，可通过外接耳机播放音乐；
4)板载双通道喇叭接口，可直接驱动扬声器；
5)板载喇叭音量调节按钮，方便调节合适的音量；
4.语音情感识别
1)虚拟环境：Anaconda 4.5.4；
2)算法开发：CUDA、CUDNN、PyTorch、Tensorboard；
3)深度模型：Mobilenet_v2；
4)采用的特征为对语音信号做STFT，转化为语音时频图；
5)引入了shortcut机制，减少由于网络深度的增加带来的梯度消散；
6)输出结果显示情绪及其概率，并展示图片效果；
7)情绪种类：不少于5类；
5.基础GPIO与传感器实验模块
1)双色LED：5mm红绿双色LED指示灯，带限流电阻；
2)继电器：5V供电，1路光耦隔离，支持高/低电平触发；
3)轻触开关按键：普通按键开关，自动复位；
4)U 型光电传感器 ：使用进口槽型光耦传感器，槽宽度10.5mm,带输出状态指示灯，数字开关量输出；
5)模数转换：单电源、低功耗8位COMS型A/D、D/A转换芯片，它具有4路模拟量输入通道、一路模拟量输出通道和1个I2C总线接口；
6)PS2 操纵杆：模块设二路模拟输出和一路数字输出接口；
7)电位器：20K电位器；
8)模拟霍尔传感器：输入为磁感应强度，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压输出；
9)光敏传感器：基于内光电效应，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压输出；
10)火焰报警：可以检测火焰或者波长在760nm-1100nm范围内的光源，打火机测试火焰距离为80cm,探测角度60度，火焰检测响应时间<1s；
11)气体传感器：金属氧化物半导体（MOS）型气体传感器，可以检测LPG、烟、酒、丙烷、氢气、甲烷、和一氧化碳，浓度从200-10000PPM；
12)触摸开关：采用电容式触摸传感器，可以安装在非金属物体表面；
13)超声波传感器距离检测：感应角度不大于15度，探测距离2-450cm,精度可达0.3cm;
14)旋转编码器：A、B两相都输出方波，顺时针方向旋转时，A相超前B相90度，逆时针方向旋转时，B相超前A相90度;
15)红外避障传感器:反射距离1mm~25mm适用；
16)气压传感器：压力范围：300~1100hPa，分辨率为0.03hPa；
17)陀螺仪加速度传感器：芯片内置16bit AD转换器,16位数据输出，陀螺仪范围：±250 500 1000 2000 °/s，加速度范围：±2±4±8±16g；
18)循迹传感器:检测距离1-8mm,焦点距离为2.5mm；
19)直流电机风扇模块:工作电流0.35-0.4A，电机轴长9mm；
20)步进电机驱动模块:步进角度：5.625 x 1/64,减速比：1/64；
21)完成基于MQTT协议的微信小程序控制实验，并要求提供微信小程序源码；
6.配套资源：
1)显示屏：10吋显示屏，HDMI接口，分辨率为1080P。显示屏倾斜安装，倾斜角度大于5°；
2)键盘鼠标：干电池供电，蓝牙连接；
3)模型垃圾桶：尺寸：≥90*80*103mm；
4)分类积木：不少于4个；
5)配套实验指导书：不少于500页；
6)提供代码：不少于50个；
7)提供人工智能专业课件及教材；
7.配置智蓝云测系统（实验室配置1套，需提供演示视频）
（一）基础测试部分要求：
1)可以测量电阻、电容、二极管、三极管、可控硅、电感、MOS管等多种模拟元器件，能够显示器件对应阻容感值，能自动判别引脚、自动量程测试，能判断器件类型，引脚极性及放大倍数等；
2)可以测量常用74系列TTL电平芯片、CD系列COMS电平芯片，支持1500多款IC；
3)集成器件，不需要输入芯片型号，即能自动完成识别芯片、测试及显示结果等功能；
4)可以测量LED显示器件，包括LED发光二极管、LED数码管和LED点阵块测试LED显示器件时不用考虑器件引脚排列顺序，共阳还是共阴等，只要把所有引脚都插入测试插座就可以了。按下测试按钮后，点亮被测器件的所有完好笔段和像素，可以很直观地通过目测判断有无坏点、管芯亮度和亮度均匀性；
5)可以测量常用的放大器芯片、比较器芯片、时基电路芯片、驱动器芯片、光电偶合芯片；
6)操作简单，无需复杂操作和设置，只需要按说明放置好待测器件，一键按钮操作，1~2秒后即可显示测试结果；
7)无线手机APP控制输出电压：直流1-22V连续可调；
8)电压显示：分辨率0.05V，量程0-22V，精度±0.1V；
9)电流显示：分辨率0.005A，量程0-4.5A，精度±0.05A，转换效率90%以上；
10)支持手动按钮和智能手机APP无线控制两种电压设置方式；
11)APP端功能：实时监控查看输出电压、输出电流、输出功率、输入电压。无线控制打开/关闭电源， 无线电压设置等功能；
（二）云测试系统部分要求：
1)云测试系统连接到单片机串口，可以远程查看单片机运行情况，可以做日志筛选过滤，对于警告和错误信息进行特殊提醒；
2)可以使用微信小程序查看测量值，支持手机端与电脑端同时显示；
3)MQTT连接服务器，可拿出手机随时查看测量值；
4)联网功能：手机与设备之间通过MQTT服务器通信，不受距离限制，可随时随地查看测量值；
5)APP端功能：测量历史数据列表，可以按时间查看历史测量值；
6)APP端功能：监测上下限，可以设定上下限数值；
7)APP端功能：测量值分享，轻触数据列表的单条数据即可复制到剪贴板，在快速粘贴到其他聊天工具分享给他；
8)PC端与手机端可同时打开微信小程序监测测量；
9)语音播报：按测试仪的语音播报按键，微信小程序客户端就会播放当前所测量的；
10)内置充电电池容量1200mAh；
11)充电电流<300mA；
12)设备使用时长：>15小时 （20-30℃）；
13)局域网使用UDP通信，可以实现多台手机/电脑同时监测；
14)测量的数据可以存储在云端进行分析；
15)无人监控数值上下限异常报警；
16)可将测量值转换为其他单位数值如PT100、4-20mA、0-5V等；
17)语音播报当前测量值和上下限报警；
18)测量参数指标：
a.直流电压：量程±300V，精度±0.5%
b.交流电压：量程300V ，精度±2%
c.直流电流：量程±250mA，精度±1%
d.交流电流：量程 250mA，精度±2%
e.直流电流：量程2.5A，精度±1%
f.交流电流：量程2.5A，精度±2%
g.电容：量程10uF ，精度±3%
h.电阻：量程5MΩ ，精度±0.5%
8.配置实验室管理系统（需提供演示视频）
1)教师/学生可以使用用户管理功能，能修改和查看自己的信息；可以使用实验课程与设备管理功能，询实验课程和相关信息，预约实验室；可以使用设备借用管理功能，查询设备借用情况；
2)管理员工作流程：管理员是系统内置用户，输入用户名和密码，经过系统校验登陆系统，进入主页；
3)管理员可以进行用户管理、实验室管理、设备借用管理、设备维修管理、实验课程与设备管理、通知管理和系统报表；
4)系统基本层次结构需包含：后台数据层、中间业务层、数据库访问接口、综合前置服务、TCP/IP协议通信接口、前台应用层；
5)智能管理系统需包含以下七大功能，分别是通知管理、用户管理、实验室管理、实验室课程与设备管理、设备借用管理、设备维修管理和报表统计功能；
9.单片机、plc可编程设计与控制虚拟仿真软件（需提供版权证书及演示视频）：
1)本软件基于unity3d开发，内置实验步骤、实验指导书、电路图、组件列表、连接线路、接通电源、电路图、场景重置、返回等按钮，在连线及代码正确后，可以通过启动/停止、正向运动、反向运动按钮操作三维机床模型运动，在连接线路状态下，三维机床模型可进行放大/缩小、平移。
2)继电器控制：阅读实验指导书，并进入实验，通过识读电路图，选择组件列表中的继电器、热继电器、开关等元器件以拖拽的形式布局至电器柜中，限位器置于三维机床模型上，可选择盖盖子，部分元器件名称可重命名，然后点击连接线路按钮，将端子对端子进行连线，将机床电路连接成功后，选择接通电源，进行操作，若组件或线路连接错误将弹出提示错误框，可随时进行场景重置。
3)PLC控制：实验同继电器控制，增加PLC控制功能，在连线完成后，通过PLC编码按钮，进入程序编写界面，编写正向与反向2条程序，共有12个梯形图符号，编写完成后，选择提交进行程序验证。验证成功后，接通电源进行操作，组件、线路连接、代码错误将弹出提示错误框，可随时进行场景重置。
4)单片机控制：实验同继电器控制，增加单片机控制功能，在连线完成后，通过C编码按钮进入编程界面，输入正确的C语言代码，提交验证成功后，接通电源进行操作，组件、线路连接、代码错误将弹出提示错误框，可随时进行场景重置。
三、实验项目要求：
1.对每个舵机单独控制实验
2.舵机记忆动作实验
3.械臂同步示教
4.机械臂固定动作组不少于8组
5.机械臂自定义学习动作组
6.AI视觉颜色识别抓取
7.AI视觉颜色识别分拣堆叠
8.AI视觉定位
9.AI视觉实现垃圾分拣
10.Open CV几何变换
11.Open CV图片处理和绘制文字线段
12.Open CV读取、写入和保存图像
13.Open CV图像美化
14.Open CV读取、写入和保存视频
15.Open CV绘画函数
16.Open CV进行颜色检测
17.Open CV脸部和眼睛检测
18.Open CV实现行人检测
19.Open CV实现汽车检测
20.Open CV进行车牌检测
21.Open CV定位物体的实时位置
22.Open CV摄像头云台物体追踪
23.Open CV摄像头云台人脸追踪
24.Open CV运动检测与追踪
25.Open CV人脸身份识别
26.基于卷积神经网络模型图像识别实践
27.深度学习模型
28.基于Pytorch的手势识别、表情识别及脸部特征识别
29.AI在线语音合成实验
30.AI语音听写流式实验
31.图灵机器人实验
32.AI全链路人机交互语音实验
33.AI机器人语音对话实验
34.SnowBoy语音唤醒实验
35.语音情感识别
36.基于MQTT协议的物联网实验
37.基于巴法云的物联网实验
38.基于阿里云的物联网实验
39.基于微信小程序的物联网手机端实验
40.物联网智能灯实验
41.物联网智能风扇实验
提供不少于20个GPIO控制与传感器实验模块
系统框架与AI框架
1. 系统预装ubuntu18.04操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云计算领域效率极高，特别适用于机器学习这样的存储密集型和计算密集型任务。Ubuntun 长期支持版本可以获得 Canonical 官方长达五年的技术支持。Ubuntu 18.04 LTS 还将附带了 Linux Kernel 4.15，其中包含针对 Spectre 和 Meltdown 错误的修复程序。
2. 提供详细的python开源范例程序
根据TIOBE最新排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。国内目前百度指数搜索量已经超越Java，与C++，即将成为国内最受欢迎的开发语言。
Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算，图形开发等领域；Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。python具有 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底；
3. JupyterLab编程
JupyterLab是一个基于Web的交互式开发环境，用于Jupyter笔记本、代码和笔记本、代码和数据.JupyterLab非常灵活配置和排列用户界面，以支持数据科学、科学计算和机器学习中广泛的工作流.JupyterLab是可扩展的和模块化的编写插件，添加新组件并与现有组件集成
4. 多种AI框架
OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架等
一、基本技术参数要求：
1.输入电源：AC 220V±10% 50HZ；
2.输出电源：DC：+5V/4A、+12V/4A, 含瞬时短路保护和过流保护；
3.工作环境：温度-10~+40摄氏度 相对湿度<85%（25摄氏度） 海拔<4000m；
4.装置容量：<0.5 KVA；
5.重 量：约5 KG；
6.外形尺寸：≥610*440*240mm；
7.模块化：实验项目模块化，便于后期升级改造；
8.实验箱体内部包含存储空间，可以妥善存放模块及配件，打开方式为按压弹出；
9.模块PCB厚度不小于2mm, 面板采用黑底白字丝印，实验模块器件均安装在实验箱正面、便于学生识别理解和后期维护；
10.实验箱：外箱采用铝木合金材料，箱体四周安装有尼龙防护垫，结实美观，安全环保；
二、硬件模块配置要求：
1.AI核心系统
1)AI CPU核心：CPU为64位，不少于4核心；
2)AI GPU核心: GPU核心数不少于100个；
3)AI核心扩展：拥有最少4个USB3.0接口，支持HDMI和DP视频接口，一路M.2接口的单路PCIE，并安装有散热风扇；
4)主控操作系统：Ubuntu 18.04 LTS+ROS_Melodic；
5)开发环境（IDE）:JupyterLab；
6)虚拟环境:Anaconda 4.5.4；
7)无线网卡：支持2.4GHz / 5GHz，支持蓝牙4.2；
8)支持一系列流行的 Al 框架和算法， 比如 TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等；
9)系统安装有OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架；
10)可以完成语音情感识别、AI视觉实现垃圾分拣等算法实验；
2.机器人运动学与ROS机器人系统
1)材质：阳极氧化处理铝合金；
2)舵机方案：15Kg*5+6Kg*1智能串行总线舵机；
3)机械臂自由度：5自由度+夹持器，200g有效负载，臂展350mm；
4)摄像头：采用USB接口，30万像素，110度广角摄像头，480P分辨率（600*480）；
5)接口：6个总线舵机接口， PWM舵机接口，i2C接口，除AI核心板外还支持STM32和Raspberry Pi；
6)OLED:显示CPU占用，显示内存占用，显示IP地址等基础信息；
7)支持手机APP（IOS/Android）、PC上位机、PS2手柄（PC端）3种控制方式；
8)PC上位机支持FPV第一视角控制，并显示3D仿真模型，并可以对机械臂进行实时仿真，显示机械臂动作或控制3D图形对机械臂进行控制；
9)支持ROS机器人操作系统；
10)1 个RGB灯；
11)按键：K1+K2键+RESET键；
12)T型供电接口；
13)Mirco USB接口；
14)PS2手柄接收器座；
3.AI听觉系统
1)基于USB接口设计，采用SSS1629音频芯片，免驱动，多系统兼容;
2)板载两个高质量MEMS硅麦克风，可左右声道录音，音质更佳；
3)板载标准3.5mm耳机接口，可通过外接耳机播放音乐；
4)板载双通道喇叭接口，可直接驱动扬声器；
5)板载喇叭音量调节按钮，方便调节合适的音量；
4.语音情感识别
1)虚拟环境：Anaconda 4.5.4；
2)算法开发：CUDA、CUDNN、PyTorch、Tensorboard；
3)深度模型：Mobilenet_v2；
4)采用的特征为对语音信号做STFT，转化为语音时频图；
5)引入了shortcut机制，减少由于网络深度的增加带来的梯度消散；
6)输出结果显示情绪及其概率，并展示图片效果；
7)情绪种类：不少于5类；
5.基础GPIO与传感器实验模块
1)双色LED：5mm红绿双色LED指示灯，带限流电阻；
2)继电器：5V供电，1路光耦隔离，支持高/低电平触发；
3)轻触开关按键：普通按键开关，自动复位；
4)U 型光电传感器 ：使用进口槽型光耦传感器，槽宽度10.5mm,带输出状态指示灯，数字开关量输出；
5)模数转换：单电源、低功耗8位COMS型A/D、D/A转换芯片，它具有4路模拟量输入通道、一路模拟量输出通道和1个I2C总线接口；
6)PS2 操纵杆：模块设二路模拟输出和一路数字输出接口；
7)电位器：20K电位器；
8)模拟霍尔传感器：输入为磁感应强度，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压输出；
9)光敏传感器：基于内光电效应，带输出状态指示灯，数字开关量输出和AO电压输出；
10)火焰报警：可以检测火焰或者波长在760nm-1100nm范围内的光源，打火机测试火焰距离为80cm,探测角度60度，火焰检测响应时间<1s；
11)气体传感器：金属氧化物半导体（MOS）型气体传感器，可以检测LPG、烟、酒、丙烷、氢气、甲烷、和一氧化碳，浓度从200-10000PPM；
12)触摸开关：采用电容式触摸传感器，可以安装在非金属物体表面；
13)超声波传感器距离检测：感应角度不大于15度，探测距离2-450cm,精度可达0.3cm;
14)旋转编码器：A、B两相都输出方波，顺时针方向旋转时，A相超前B相90度，逆时针方向旋转时，B相超前A相90度;
15)红外避障传感器:反射距离1mm~25mm适用；
16)气压传感器：压力范围：300~1100hPa，分辨率为0.03hPa；
17)陀螺仪加速度传感器：芯片内置16bit AD转换器,16位数据输出，陀螺仪范围：±250 500 1000 2000 °/s，加速度范围：±2±4±8±16g；
18)循迹传感器:检测距离1-8mm,焦点距离为2.5mm；
19)直流电机风扇模块:工作电流0.35-0.4A，电机轴长9mm；
20)步进电机驱动模块:步进角度：5.625 x 1/64,减速比：1/64；
21)完成基于MQTT协议的微信小程序控制实验，并要求提供微信小程序源码；
6.配套资源：
1)显示屏：10吋显示屏，HDMI接口，分辨率为1080P。显示屏倾斜安装，倾斜角度大于5°；
2)键盘鼠标：干电池供电，蓝牙连接；
3)模型垃圾桶：尺寸：≥90*80*103mm；
4)分类积木：不少于4个；
5)配套实验指导书：不少于500页；
6)提供代码：不少于50个；
7)提供人工智能专业课件及教材；
7.配置智蓝云测系统（实验室配置1套，需提供演示视频）
（一）基础测试部分要求：
1)可以测量电阻、电容、二极管、三极管、可控硅、电感、MOS管等多种模拟元器件，能够显示器件对应阻容感值，能自动判别引脚、自动量程测试，能判断器件类型，引脚极性及放大倍数等；
2)可以测量常用74系列TTL电平芯片、CD系列COMS电平芯片，支持1500多款IC；
3)集成器件，不需要输入芯片型号，即能自动完成识别芯片、测试及显示结果等功能；
4)可以测量LED显示器件，包括LED发光二极管、LED数码管和LED点阵块测试LED显示器件时不用考虑器件引脚排列顺序，共阳还是共阴等，只要把所有引脚都插入测试插座就可以了。按下测试按钮后，点亮被测器件的所有完好笔段和像素，可以很直观地通过目测判断有无坏点、管芯亮度和亮度均匀性；
5)可以测量常用的放大器芯片、比较器芯片、时基电路芯片、驱动器芯片、光电偶合芯片；
6)操作简单，无需复杂操作和设置，只需要按说明放置好待测器件，一键按钮操作，1~2秒后即可显示测试结果；
7)无线手机APP控制输出电压：直流1-22V连续可调；
8)电压显示：分辨率0.05V，量程0-22V，精度±0.1V；
9)电流显示：分辨率0.005A，量程0-4.5A，精度±0.05A，转换效率90%以上；
10)支持手动按钮和智能手机APP无线控制两种电压设置方式；
11)APP端功能：实时监控查看输出电压、输出电流、输出功率、输入电压。无线控制打开/关闭电源， 无线电压设置等功能；
（二）云测试系统部分要求：
1)云测试系统连接到单片机串口，可以远程查看单片机运行情况，可以做日志筛选过滤，对于警告和错误信息进行特殊提醒；
2)可以使用微信小程序查看测量值，支持手机端与电脑端同时显示；
3)MQTT连接服务器，可拿出手机随时查看测量值；
4)联网功能：手机与设备之间通过MQTT服务器通信，不受距离限制，可随时随地查看测量值；
5)APP端功能：测量历史数据列表，可以按时间查看历史测量值；
6)APP端功能：监测上下限，可以设定上下限数值；
7)APP端功能：测量值分享，轻触数据列表的单条数据即可复制到剪贴板，在快速粘贴到其他聊天工具分享给他；
8)PC端与手机端可同时打开微信小程序监测测量；
9)语音播报：按测试仪的语音播报按键，微信小程序客户端就会播放当前所测量的；
10)内置充电电池容量1200mAh；
11)充电电流<300mA；
12)设备使用时长：>15小时 （20-30℃）；
13)局域网使用UDP通信，可以实现多台手机/电脑同时监测；
14)测量的数据可以存储在云端进行分析；
15)无人监控数值上下限异常报警；
16)可将测量值转换为其他单位数值如PT100、4-20mA、0-5V等；
17)语音播报当前测量值和上下限报警；
18)测量参数指标：
a.直流电压：量程±300V，精度±0.5%
b.交流电压：量程300V ，精度±2%
c.直流电流：量程±250mA，精度±1%
d.交流电流：量程 250mA，精度±2%
e.直流电流：量程2.5A，精度±1%
f.交流电流：量程2.5A，精度±2%
g.电容：量程10uF ，精度±3%
h.电阻：量程5MΩ ，精度±0.5%
8.配置实验室管理系统（需提供演示视频）
1)教师/学生可以使用用户管理功能，能修改和查看自己的信息；可以使用实验课程与设备管理功能，询实验课程和相关信息，预约实验室；可以使用设备借用管理功能，查询设备借用情况；
2)管理员工作流程：管理员是系统内置用户，输入用户名和密码，经过系统校验登陆系统，进入主页；
3)管理员可以进行用户管理、实验室管理、设备借用管理、设备维修管理、实验课程与设备管理、通知管理和系统报表；
4)系统基本层次结构需包含：后台数据层、中间业务层、数据库访问接口、综合前置服务、TCP/IP协议通信接口、前台应用层；
5)智能管理系统需包含以下七大功能，分别是通知管理、用户管理、实验室管理、实验室课程与设备管理、设备借用管理、设备维修管理和报表统计功能；
9.单片机、plc可编程设计与控制虚拟仿真软件（需提供版权证书及演示视频）：
1)本软件基于unity3d开发，内置实验步骤、实验指导书、电路图、组件列表、连接线路、接通电源、电路图、场景重置、返回等按钮，在连线及代码正确后，可以通过启动/停止、正向运动、反向运动按钮操作三维机床模型运动，在连接线路状态下，三维机床模型可进行放大/缩小、平移。
2)继电器控制：阅读实验指导书，并进入实验，通过识读电路图，选择组件列表中的继电器、热继电器、开关等元器件以拖拽的形式布局至电器柜中，限位器置于三维机床模型上，可选择盖盖子，部分元器件名称可重命名，然后点击连接线路按钮，将端子对端子进行连线，将机床电路连接成功后，选择接通电源，进行操作，若组件或线路连接错误将弹出提示错误框，可随时进行场景重置。
3)PLC控制：实验同继电器控制，增加PLC控制功能，在连线完成后，通过PLC编码按钮，进入程序编写界面，编写正向与反向2条程序，共有12个梯形图符号，编写完成后，选择提交进行程序验证。验证成功后，接通电源进行操作，组件、线路连接、代码错误将弹出提示错误框，可随时进行场景重置。
4)单片机控制：实验同继电器控制，增加单片机控制功能，在连线完成后，通过C编码按钮进入编程界面，输入正确的C语言代码，提交验证成功后，接通电源进行操作，组件、线路连接、代码错误将弹出提示错误框，可随时进行场景重置。
三、实验项目要求：
1.对每个舵机单独控制实验
2.舵机记忆动作实验
3.械臂同步示教
4.机械臂固定动作组不少于8组
5.机械臂自定义学习动作组
6.AI视觉颜色识别抓取
7.AI视觉颜色识别分拣堆叠
8.AI视觉定位
9.AI视觉实现垃圾分拣
10.Open CV几何变换
11.Open CV图片处理和绘制文字线段
12.Open CV读取、写入和保存图像
13.Open CV图像美化
14.Open CV读取、写入和保存视频
15.Open CV绘画函数
16.Open CV进行颜色检测
17.Open CV脸部和眼睛检测
18.Open CV实现行人检测
19.Open CV实现汽车检测
20.Open CV进行车牌检测
21.Open CV定位物体的实时位置
22.Open CV摄像头云台物体追踪
23.Open CV摄像头云台人脸追踪
24.Open CV运动检测与追踪
25.Open CV人脸身份识别
26.基于卷积神经网络模型图像识别实践
27.深度学习模型
28.基于Pytorch的手势识别、表情识别及脸部特征识别
29.AI在线语音合成实验
30.AI语音听写流式实验
31.图灵机器人实验
32.AI全链路人机交互语音实验
33.AI机器人语音对话实验
34.SnowBoy语音唤醒实验
35.语音情感识别
36.基于MQTT协议的物联网实验
37.基于巴法云的物联网实验
38.基于阿里云的物联网实验
39.基于微信小程序的物联网手机端实验
40.物联网智能灯实验
41.物联网智能风扇实验
提供不少于20个GPIO控制与传感器实验模块
常见问题：
1、如果我要购买人工智能实验平台,人工智能开发综合实验箱，是否有安装、培训服务呢？
答：我们的设备如果没有特别注明“不含安 装”“裸机价”“出厂”等字样的，都是提供安装、培训服务的。
2、你们的人工智能实验平台,人工智能开发综合实验箱是否能开增值税专用发票？
答：可以的，我们是正规企业，并且已经升级到一般纳税人，可以开具增值税专用发票，如果您需要开人工智能实验平台,人工智能开发综合实验箱的发票，您需要提供开票资料。
3、你们的人工智能实验平台,人工智能开发综合实验箱都是自己生产的吗？都有什么产品资质？
答：我们公司是专业生产教学设备的企业，完全自主生产，并通过了最新版ISO9001认证，拥有多项专利与著作权。
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